IA, le touche-à-tout, de la prédiction des maladies à l’amélioration de l’accessibilité pour les personnes handicapées

L’intelligence artificielle a décollé l’année dernière et n’a laissé aucune industrie intacte dans son sillage. C’est le lancement de ChatGPT qui a fait exploser l’intérêt pour le sous-domaine de l’IA, l’IA générative, et tout le monde utilise la technologie à la fois comme consommateur et fournisseur de services.  

Selon une enquête de McKinsey, la majorité des organisations (55 %) utilisent désormais l’IA dans au moins une fonction métier. Cela se comprend, étant donné que l’IA influence tout, des ventes, du marketing et du service client à la sécurité, aux données, à la technologie et à d’autres processus.

Un aperçu de l’IA et de sa capacité à transformer les industries

L’IA, un concept existant depuis les années 1950, est l’intelligence des machines. C’est la capacité d’une machine à accomplir des fonctions cognitives semblables à celles des humains. 

L’intelligence humaine est ce qui nous distingue des autres êtres vivants. C’est la capacité d’apprendre de nouvelles choses, de raisonner, de s’adapter, de résoudre des problèmes, de planifier, d’improviser et d’agir. L’intelligence est le fondement de l’expérience humaine, et nous la recréons désormais artificiellement dans les projets scientifiques. En conséquence, les systèmes d’IA actuels démontrent certaines de ces caractéristiques de l’intelligence humaine, notamment l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes et la perception.

Ainsi, l’IA n’est rien d’autre que la simulation de l’intelligence humaine dans les machines. L’apprentissage automatique (ML) est une sous‑section de l’IA qui désigne la capacité des programmes informatiques à apprendre à partir de données et à s’adapter sans assistance humaine. 

Ensuite, il y a l’apprentissage profond, qui permet cet apprentissage automatique grâce à d’énormes quantités de données telles que du texte, des images ou des vidéos, trop vastes pour les humains. L’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux, inspirés du fonctionnement des neurones dans le cerveau humain, pour absorber et traiter les données. Trois types de réseaux neuronaux artificiels utilisés ici comprennent les réseaux neuronaux à propagation avant, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents.

L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond permettent à l’IA d’exécuter des tâches plus complexes en traitant des données qui lui permettent de détecter des motifs, de formuler des recommandations et des prédictions, puis de s’adapter à de nouvelles données et expériences.

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Les nombreux cas d’utilisation de l’IA, bouleversant les industries

Tous les progrès de la technologie IA au fil des années ont permis son utilisation dans divers secteurs, trouvant son application dans presque tous les domaines d’activité. 

Pour commencer, les chatbots améliorent l’expérience utilisateur en ligne. Le traitement du langage naturel (NLP) est utilisé pour rendre la conversation humaine et personnalisée. Ces assistants alimentés par l’IA peuvent également interagir en temps réel avec les clients. Selon Servion Global Solutions, 95 % des interactions client seront alimentées par l’IA d’ici 2025. 

Dans le domaine des médias et du divertissement, l’IA inaugure une nouvelle ère d’efficacité et de créativité. Des artistes aux cinéastes en passant par les développeurs de jeux, les créateurs de contenu exploitent la puissance des algorithmes d’IA pour générer des scénarios et des récits. 

L’IA est également utilisée pour faciliter la traduction en temps réel dans les textes, vidéos, podcasts et autres formats multimédias, rendant le contenu accessible à un public plus large. En s’appuyant sur cela, la technologie analyse les subtilités linguistiques et les mouvements faciaux afin de faciliter la traduction synchronisée des lèvres. Cela enrichit l’expérience du spectateur et transforme la façon dont le contenu audiovisuel est synchronisé entre différentes langues.

De plus, les acteurs synthétiques incarnant une personne réelle dans des environnements numériques, les textes publicitaires centrés sur le client, ainsi que la génération autonome d’articles d’actualité et de résumés, sont d’autres façons dont l’IA aide l’industrie des médias.

Cette technologie influence également notre mode de vie, principalement grâce aux véhicules autonomes. Des entreprises comme Tesla, Toyota et Audi utilisent l’apprentissage automatique pour construire des véhicules autonomes, fournir une assistance au conducteur et, en fin de compte, éliminer le besoin d’un opérateur humain. Dans ce secteur, l’IA est également utilisée pour les filtres anti‑spam, la reconnaissance faciale et pour offrir des recommandations personnalisées afin d’augmenter l’engagement.

L’IA s’infiltre également davantage dans le secteur de l’éducation pour améliorer la productivité du personnel en automatisant les tâches administratives telles que les messages personnalisés, la gestion des inscriptions et d’autres problèmes courants. Elle aide également à personnaliser le matériel d’apprentissage, à créer du contenu intelligent et à fournir des assistants vocaux pour du matériel d’apprentissage supplémentaire ou de l’assistance.

Ce n’est cependant que la partie émergée de l’iceberg, car l’IA a de nombreuses utilisations, notamment dans la navigation pour des informations précises et détaillées, les ressources humaines pour simplifier les processus, l’agriculture pour aider à récolter les cultures plus rapidement et en plus grande quantité, le jeu vidéo pour créer des PNJ semblables à des humains, et la finance pour améliorer une large gamme de services.

De plus, l’IA trouve son utilité dans la sécurité des données pour identifier les menaces inconnues, la détection de failles, la prévention des menaces et la reconnaissance d’actions non caractérisées. En plus d’aider à la gestion du trafic, au covoiturage et à la planification d’itinéraires dans le secteur du voyage, l’IA apporte également un soutien au contrôle qualité, à l’inspection et à la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Ensuite, il y a la robotique, où l’IA est couramment utilisée pour détecter les obstacles et pré‑planifier les trajets. Bientôt, l’intelligence artificielle générale (AGI) deviendra une réalité, ce qui signifie que les machines disposeront de l’intelligence nécessaire pour accomplir des tâches intellectuelles que seuls les humains peuvent réaliser aujourd’hui. Des organisations comme OpenAI travaillent à créer une technologie qui surpassera l’intelligence humaine.

L’IA pour rendre Internet plus accessible

Comme nous l’avons souligné, l’IA transforme presque tous les secteurs, et même ainsi, ce n’est pas toute l’étendue de son utilisation. Par exemple, des chercheurs de l’Ohio State University développent un agent IA pour rendre Internet plus accessible aux personnes handicapées. Cet agent IA pourra naviguer dans le système complexe du web pour accomplir des tâches complexes sur n’importe quel site en utilisant des commandes en langage simple.  

Selon l’étude présentée lors de la 37e Conférence sur les systèmes de traitement de l’information neuronale (NeurIPS) en décembre, les obstacles à l’accès à Internet, sur lequel nous comptons dans notre vie quotidienne et notre travail, augmentent. Pour éliminer ces obstacles et réduire les disparités, notamment pour les personnes handicapées, l’étude a utilisé des informations provenant de sites en direct et a créé des agents web.

Ces assistants IA en ligne exploitent un algorithme d’apprentissage profond et de grands modèles de langage (LLM) pour fonctionner de manière similaire à la façon dont nous, humains, naviguons sur Internet. Le modèle créé peut comprendre la mise en page ainsi que la fonctionnalité de différents sites web simplement grâce à sa capacité à traiter et à prédire le langage.

Pour développer cette solution, l’équipe a d’abord créé le jeu de données Mind2Web pour les agents web généraux. Les chercheurs ont utilisé 137 sites web réels différents pour plus de 2 000 tâches ouvertes, telles que suivre des comptes de célébrités sur les réseaux sociaux, réserver des vols internationaux et planifier des tests au DMV, afin d’entraîner leurs agents.

Selon la co‑auteure de l’étude Yu Su, professeure assistante en informatique et ingénierie à l’Ohio State, c’est principalement grâce à la capacité de leur modèle à adopter la nature complexe et dynamique des sites web actuels et à gérer l’Internet en constante évolution que leurs agents ont connu le succès. Su a déclaré :

« Ce n’est devenu possible de faire quelque chose comme cela que grâce au développement récent de grands modèles de langage comme ChatGPT. »

Depuis que le chatbot est devenu public en novembre 2022, des millions de personnes l’ont utilisé pour créer du contenu. Récemment, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a révélé que la dernière version du chatbot GPT‑5 sera publiée cette année avec des fonctionnalités vidéo et une plus grande précision. Selon Altman, l’IA ne changera pas seulement notre façon de travailler, mais les avancées technologiques « aideront à accélérer considérablement le rythme des découvertes scientifiques. »

En plus de Mind2Web, les chercheurs de l’Ohio State ont également présenté un cadre appelé MindAct, qui utilise à la fois de petits et de grands modèles de langage pour exécuter des tâches. En utilisant les deux modèles, l’équipe a constaté que leur cadre peut surpasser d’autres stratégies de modélisation courantes et comprendre divers concepts de manière satisfaisante.

Une fois le modèle affiné, il pourrait être utilisé aux côtés de LLM open‑source et propriétaires comme Flan‑T5 ou GPT‑4, a noté l’étude, qui bénéficie du soutien de la National Science Foundation, du US Army Research Lab et de l’Ohio Supercomputer Center.

Parallèlement, l’étude a souligné le problème éthique de la création d’IA flexible, qui, bien qu’elle puisse être extrêmement utile aux humains de nombreuses manières, comme la navigation sur le web, peut transformer Internet en un outil d’une puissance sans précédent en améliorant des systèmes comme ChatGPT.

« D’une part, nous avons un grand potentiel pour améliorer notre efficacité et nous permettre de nous concentrer sur la partie la plus créative de notre travail, » a déclaré Su, ajoutant, « Mais d’autre part, il existe un potentiel énorme de préjudice. » Cela pourrait se manifester sous forme de diffusion de désinformation ou d’utilisation abusive d’informations financières.

Selon Su, nous devrions tous être « extrêmement prudents » face à ces risques et travailler ensemble pour les atténuer. Il a souligné que les progrès de l’IA grâce à la recherche continue aideront la société à connaître une croissance majeure dans les années à venir.

Le grand rôle de l’IA dans la santé 

Un autre domaine où l’IA s’avère être un facteur de changement est la santé, améliorant différents aspects de cette industrie.  

Les soins de santé sont une partie importante de nos vies pour prévenir les maladies et améliorer la qualité de vie. Cependant, le secteur fait face à des processus inefficaces et à la hausse des coûts médicaux. Ici, l’IA peut complètement transformer le visage de la santé en rationalisant les processus et en aidant à la recherche de médicaments salvateurs en combinant données historiques et intelligence médicale. Ainsi, les organisations peuvent réduire leurs coûts de R & D tout en augmentant la production.

Les assistants virtuels alimentés par l’IA, quant à eux, aident les personnes en réduisant les visites hospitalières inutiles et en faisant gagner du temps aux professionnels de santé. Les chatbots peuvent également être utilisés pour planifier les rendez-vous des patients, fournir des informations, remplir les dossiers patients et gérer les demandes d’assurance.

Les établissements médicaux peuvent analyser davantage les patients afin de découvrir des informations et de suggérer des actions avec une plus grande précision pour réduire les taux de mortalité et augmenter la satisfaction des patients. Les données des patients, telles que l’historique médical et le profil génétique, peuvent également être utilisées pour fournir des médicaments personnalisés et les meilleurs plans de traitement. Les hôpitaux peuvent également exploiter l’IA pour la recherche de marché afin d’optimiser les services et créer des stratégies marketing optimales pour la gestion de marque et le marketing.

En plus de tout cela, la technologie est utilisée pour construire des machines sophistiquées capables de détecter les maladies et d’aider à analyser les affections chroniques afin d’assurer un diagnostic précoce.

Récemment, une nouvelle étude financée par la Swedish Brain Foundation, la Swedish Foundation for Strategic Research, le Swedish Research Council et d’autres a utilisé l’apprentissage automatique pour prédire la sclérose en plaques (SEP) sévère. La SEP est une maladie chronique du système nerveux central qui est imprévisible, avec une progression qui varie considérablement d’une personne à l’autre.

On pense qu’il s’agit d’un trouble auto‑immune, ce qui signifie que le système immunitaire attaque le propre corps de la personne. Dans la SEP, un composé gras appelé myéline est attaqué, endommageant les nerfs du cerveau et de la moelle épinière. En effet, la myéline entoure et isole les axones nerveux pour permettre la transmission des signaux, ce qui est affecté lorsqu’elle est endommagée.

Ainsi, pour découvrir un moyen de détecter la maladie à un stade précoce, des chercheurs de l’Université de Linköping, de l’Institut Karolinska et de l’Université de Skövde se sont réunis pour cette étude.

Les chercheurs ont analysé environ 1 500 échantillons de protéines à l’aide de l’apprentissage automatique. Il s’agissait en fait de la première étude à mesurer une telle quantité de protéines avec l’analyse d’extension de proximité (PEA), une méthode très sensible, en combinaison avec le séquençage de nouvelle génération (NGS). La technologie utilisée permet de mesurer plus précisément de très petites quantités, ce qui est particulièrement important car ces protéines sont souvent présentes à des niveaux très faibles.

L’étude a révélé qu’une combinaison de 11 protéines peut prédire à la fois à court terme — une protéine particulière appelée chaîne légère de neurofilament (NfL) était un indicateur fiable — et à long terme l’activité de la maladie et les résultats en matière de handicap. Cette combinaison de protéines a ensuite été confirmée chez des patients atteints de SEP dans un groupe distinct.

De plus, ces protéines doivent être mesurées dans le liquide céphalo‑rachidien plutôt que dans le sang afin d’avoir une meilleure idée de ce qui se passe dans le système nerveux central. Ces protéines peuvent également être utilisées pour adapter les traitements à chaque patient en fonction de la gravité attendue de la SEP.

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Les entreprises qui mènent la voie de l’IA 

Avec l’IA qui devient la norme et les revenus du marché mondial des logiciels d’IA prévus d’atteindre $126 milliards d’ici 2025, tout le monde saute dans le train. Mais certaines entreprises font forte impression dans le secteur avec des implémentations innovantes d’apprentissage automatique :

1. Microsoft

Le géant technologique propose un assistant IA pour les entreprises, Office 365 Copilot. Microsoft, qui est le plus grand investisseur d’OpenAI, a récemment lancé un outil alimenté par l’IA, « Reading Coach ». 

Avec une capitalisation boursière de 2,9 tn $, les actions MSFT se négocient à 398 $, en hausse de 4,74 % depuis le début de l’année. Le chiffre d’affaires de l’entreprise (TTM) est de 218,3 milliards $, le BPA (TTM) est de 10,33, le PER (TTM) est de 38,14, et elle verse un rendement de dividende de 0,76 %.

2. Tesla

L’entreprise fabrique des modèles de véhicules électriques avec des capacités de conduite autonome. Son PDG Elon Musk qualifie Tesla d’« entreprise d’IA/robotique » et a affirmé qu’ils développaient « l’IA la plus avancée du monde réel ». 

Avec une capitalisation boursière de 673,55 milliards $, les actions TSLA se négocient à 209,20 $, en baisse de 14,72 % depuis le début de l’année. Le chiffre d’affaires de l’entreprise (TTM) est de 95,92 milliards $, le BPA (TTM) est de 2,10, et le PER (TTM) est de 68,28.

3. Luminar Technologies

L’entreprise produit des produits de vision automobile avancés basés sur le LIDAR. Ses capteurs utilisent des lasers à fibre qui permettent aux systèmes logiciels d’IA des voitures autonomes d’avoir une vue approfondie de leur environnement. 

Avec une capitalisation boursière de 1,095 milliard $, les actions LAZR se négocient à 2,19 $, en baisse de 35,9 % depuis le début de l’année. Le chiffre d’affaires de l’entreprise (TTM) est de 58,79 milliards $, le BPA (TTM) est de -1,50, et le PER (TTM) est de -1,44.

Réflexions finales

2023 a introduit l’IA dans le grand public, et à mesure que la popularité et l’utilisation de la technologie croissent, ses performances connaîtront également une croissance majeure grâce à la recherche et aux investissements continus. Déjà, la flexibilité de l’IA transforme divers secteurs, et à mesure que nous avançons, ses applications ne feront que stimuler davantage l’innovation et les industries. Comme le dit Su, elle « fera gagner du temps aux gens et rendra l’impossible possible ». 

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